深入浅出强化学习第14页

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度强化学习的变道策略：Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:59

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学，点击下方链接报名：量化投资速成营（入门课程）Python股票量化投资Python期货量化投资Python数字货币量化投资C++语言CTP期货交易系统开发数字货币JavaScript语言量化交易系统开发相关研究总述最优做市(MM)是在限价订单簿(LOB)的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益

数量技术宅·2024-01-17 22:47

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晓理紫·2024-01-17 20:28

[晓丽紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人相关

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晓理紫·2024-01-17 20:27

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晓理紫·2024-01-17 20:27

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晓理紫·2024-01-17 20:57

中科院自动化所：基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法

摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。

MocapLeader·2024-01-17 20:31

学习的深度、广度与环境

1.由浅入深与深入浅出哪个更好？2.广博、专精与常识：什么叫有文化？3.学习的环境：学校、工厂、农村与部队各有什么优势？市场的特殊性概括性结论：素材：谁会玩手机？

刘建跃妙祈·2024-01-17 19:37

深入浅出：初学者指南之堆排序算法

前言堆排序算法是计算机科学中的一种重要排序技术，它以其高效的性能和原地排序的特性，在各种场景下都有广泛的应用。对于初学者来说，理解堆排序算法的工作原理和实现是非常有益的。本文旨在为初学者提供一个清晰、易懂的堆排序算法入门指南。什么是堆？在深入堆排序之前，首先需要理解“堆”的概念。堆是一种特殊的完全二叉树，其中每个父节点的值都不小于（或不大于）其子节点的值。这样的堆被称为最大堆（或最小堆）。在最大堆

CCSBRIDGE·2024-01-17 19:19

PostgreSQL 数据库多列复合索引的字段顺序选择原理

《深入浅出PostgreSQLB-Tree索引结构》例如createindexidxontblusingbtree(udf(c

weixin_34410662·2024-01-17 17:53

深入浅出Spring AOP

第1章：引言大家好，我是小黑，咱们今天要聊的是Java中Spring框架的AOP（面向切面编程）。对于程序员来说，理解AOP对于掌握Spring框架来说是超级关键的。它像是魔法一样，能让咱们在不改变原有代码的情况下，给程序增加各种功能。AOP不仅仅是一个编程范式，它更是一种思想。在Spring框架中，AOP带来的好处包括但不限于代码的解耦和重用。想象一下，如果有一段逻辑需要在很多地方重复使用，比如

宋小黑·2024-01-17 13:10

视频教程-ActiveMq由浅入深讲解+面试题50道讲解-Java

2016年转做教育行业，目前近2年，讲课深入浅出，从不对照PPT，现讲、现写、现画，尽力使学生深刻理解，学得会，深受学生好评.张立坤¥181.00立即订阅扫码下载「CSDN程序员学院APP」，1000

呵呵.·2024-01-17 11:42

强化学习（一）简介

强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学，来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错，比如婴儿学习走路。

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

强化学习（二）多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”——2

1、增量算法估计动作价值由之前的内容可知，某一个动作被选择n−1n-1n−1次后，该动作的价值估计值为Qn≐R1+R2+⋯+Rn−1n−1Q_n\doteq\dfrac{R_1+R_2+\cdots+R_{n-1}}{n-1}Qn≐n−1R1+R2+⋯+Rn−1很明显，随着时间的推移，内存和计算的需求逐渐增长，为此设计增量算法，已知QnQ_nQn和第nnn次的奖励RnR_nRn，则这nnn次奖励的

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

机器学习：李航统计学习方法笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)

lealzhan·2024-01-17 08:54

深入浅出 Golang 中的参数传递机制

目录什么是值传递(PassbyValue)引用传递(PassbyReference)Golang中的参数传递方式基本类型的值传递切片的“引用”传递使用指针实现引用传递结构体的值传递结构体指针的传递小结值传递（PassbyValue）和引用传递（PassbyReference）是编程语言中两种主要的参数传递方式，决定了函数调用过程中实参（实际参数）如何影响形参（形式参数）以及函数内部对形参的修改是否

路多辛·2024-01-17 08:19

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

关注儿童学习与发展的整体性——《指南》解读学习心得

她结合实例进行了深入浅出的剖析。周一，老师对小朋友说:“这星期每个人要完成三件折纸作品”。任务布置下去，至于小朋友什么时候折，折什么，由小朋友们自己去计划、去安排，老师持续跟进。

春暖花开abcd·2024-01-17 07:20

机器学习：简要介绍及应用案例

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练

rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境

十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

【机器学习】强化学习（一）强化学习简介

一、强化学习简介1.1问题定义1.2马尔可夫决策过程举例说明马尔可夫决策过程例1：例2：执行动作的策略强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励

十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

SpringBoot：详解依赖注入和使用配置文件

浩泽学编程·2024-01-17 07:17

机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1

分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中，智能体的目标是平衡一个倒置的摆。

Augenstern-YaoYao·2024-01-17 06:28

深度强化学习算法PPO训练CartPole

PPO代码部分，训练离散动作1.导入必须要的包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalfromcollectionsimportdequeimportrandomimportmatplotlib.p

槑槑紫·2024-01-17 06:27

一个可转移的连续强化学习的中心框架

TRANSFERVALUEORPOLICY?AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor

Adam坤·2024-01-17 06:26

强化学习_PPO算法实现Pendulum-v1

目录PPO算法AC输出连续动作On-policy->Off-policyImportantsamplingIssueofImportanceSamplingAddConstraintPPO代码实现PPO算法PPO(ProximalPolicyOptimization）PPO是基于AC架构的，也就是说，PPO也有两个网络，分别是Actor和Critic，解决了连续动作空间的问题。AC输出连续动作我离

¥骁勇善战¥·2024-01-17 06:54

PPO 跑CartPole-v1

gym-0.26.2cartPole-v1参考动手学强化学习书中的代码,并做了一些修改代码importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmclassPolicyNet

NoahBBQ·2024-01-17 06:52

《决胜B端：产品经理升级之路》第11章

第11章B端产品的数据分析11.1数据分析的流程数据分析的四个步骤：明确主题-提出假设-验证假设-产生结论11.2数据分析的要点做好数据分析工作的核心三要素：方法工具、业务知识、细心耐心资源推荐：深入浅出统计学

蛋蛋的读书笔记·2024-01-17 06:04

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

uncle_ll·2024-01-17 05:22

培训感悟

艾教授从认识层面、观念层面到科学研究层面，对中小学教师发展教学学术进行了高屋建瓴，而又深入浅出的解读。“教师们如何开展教学主张的研究？”“如何建构学校的教学范式？”“你有自己的教学主张吗？”

微光老师·2024-01-17 05:38

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调

张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

关于晨间笔记

作者几乎花了一本书的篇幅深入浅出的阐释了写晨间笔记的好处。一直以来，我想好好写作，我想当个作家，

三合燕子·2024-01-17 05:44

超火的chartGPT到底是什么？没有账号我能使用吗

OpenAl的研究领域包括机器学习、自然语言处理和强化学习等。其中,GPT-3是OpenAl开发的一种大型语言模型,可以进行自然语言生成、翻译和问答等任务。什么是ChartGPT？

你别管我了·2024-01-17 00:16

深入浅出边缘云 | 3. 资源配置

随着技术的发展以及应用对时延、带宽、安全的追求，一个明显的技术趋势是越来越多的应用组件将会被部署到企业所管理的网络边缘。本系列是开源电子书EdgeCloudOperations:ASystemsApproach的中文版，详细介绍了基于开源组件构建的边缘云的架构、功能及具体实现。第3章资源配置资源配置是指为应用准备好随时可用的虚拟或物理资源的过程，包含人工操作组件(机架和连接设备)以及引导组件(配置

DeepNoMind·2024-01-16 23:07

深入浅出，带你看懂Vue组件间通信的8种方案

前言Vue种组件通信的情况有多种，总结有以下4种情况：父子组件间通信兄弟组件间通信祖孙后代间通信无关系组件间通信8种解决方案通过props传递通过$emit触发自定义事件使用ref使用EventBus使用parent或root使用attrs与listeners使用Provide与Inject使用Vuexprops进行组件间通信Prop作为组件间通信的方式，并不是通用的，而是只能父子组件中使用。场景

小简(JanYork)·2024-01-16 23:01

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

基于深度强化学习的机器人手臂控制杨淑珍;韩建宇;梁盼;古彭;杨发展;吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象

觉主小VV·2024-01-16 22:54

【强化学习与机器人控制论文 1】基于深度强化学习的机械臂避障

基于深度强化学习的机械臂避障1.引言2.论文解读2.1背景2.2将NAF算法用在机器人避障中3.总结1.引言本文介绍一篇2018年发表在EuropeanControlConference的文章，虽然不是顶会

ReEchooo·2024-01-16 22:24

【论文笔记】基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

文章目录摘要关键词0引言1空间连续型机器人动力学模型1.1场景假设(1)环境假设(2)模型假设1.2公式分析2空间连续型机器人滑模控制器3基于强化学习的滑模控制器4仿真校验5结论摘要【针对问题】空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪

Ctrl+Alt+L·2024-01-16 22:23

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。2方法相机位置：机械臂腕部，眼在手上。state：深度图像、机械手张开宽度action：xyz平移、z轴旋转（想对于当前末端位姿）、机械手动作（开/闭）。每步平移最大1cm，初始state：随机选择n个物体放置

千羽QY·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人路径寻优

二、使用差分进化算法辨识逆运动学的解三、基于强化学习的机械臂末端运动四、代码五、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录以前上课时学习的一些知识本文需要掌握的一些前置知识：1.机器人的D-H

kk的blog;·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

前言最近看google的机器人抓取算法QT-Opt，该方法通过stochasticsearch为每一个state选择action。沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection，以及DeepReinforcementLearning

千羽QY·2024-01-16 22:53

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中。progressivenetworks是个通用框架，核心思想是将从低维视觉特征到高级policy之间的所有东西迁移到新任务，实现方式是将其他任务上预训练的特征通过侧面连接输入到新任务的网络中。实验

千羽QY·2024-01-16 22:53

(一)逐步搭建机器人(机械臂)强化学习环境 Pybullet + Gym + Stable Baselines3

（转载请注明出处）一、搭建基于pybullet的gym环境1.1基本文件结构My_Robot_Gym/setup.py__init__.py(forregister)my_robot_gym/assets/(forstoringrobotmodel,etc.)robot.urdfrl_envs/__init__.pymy_robot_gym.py(forgymenvcustomizationpyt

Bourne_Boom·2024-01-16 22:22

机器人强化学习-双机械臂

概要基于robosuite库，进行双臂机器人学习训练环境测试下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面：双臂显示场景如下：双臂调用代码如下：importnumpyasnpimportrobosuiteassuiteimportrobomimicimportrobomimic.utils.file_utilsasFileUtilsimportrobomimic.utils.torch_utilsas

琼筵醉月·2024-01-16 22:52

微信小程序快速入门02（含案例）

浩泽学编程·2024-01-16 22:51

一、基础数据结构——1.链表——1.动态链表

注意：本题和《深入浅出-基础篇》上例题的表述稍有不同。书上表述是给出淘汰n−1n-1n−1

鸥梨菌Honevid·2024-01-16 22:17

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解

wavehaha·2024-01-16 21:30

（2024，强化学习，提示扩展，原始提示中心引导）Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

Parrot:Pareto-optimalMulti-RewardReinforcementLearningFrameworkforText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.基础4.方法4.1Parrot概述4.2按批次帕累托最优选择4.3原始提示中心引导5.实验0.摘要最近的研究表明，使用

EDPJ·2024-01-16 21:40

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